LiquidAI: d1.1 API
LiquidAI d1.1 एक निर्णय मॉडल है जो टेक्स्ट नहीं बनाता, बल्कि संभावनाओं के रूप में उत्तर देता है।
LiquidAI d1.1 एक निर्णय मॉडल है जो टेक्स्ट उत्पन्न करने के बजाय संभावनाएँ लौटाता है। यह हाँ/नहीं प्रश्नों का उत्तर 0 और 1 के बीच संभावना के रूप में देता है, विकल्प प्रश्नों में प्रत्येक लेबल के लिए संभावना लौटाता है, और स्कोर प्रश्नों में क्रमबद्ध स्तरों को भारित करके अपेक्षित स्थिति बताता है। एक ही अनुरोध में एक ही स्थिति के बारे में कई प्रश्न स्वीकार किए जा सकते हैं, और सभी विकल्प संभावनाएँ एक ही फ़ॉरवर्ड पास में बिना किसी आउटपुट टोकन के परिकलित होती हैं।
यह टेक्स्ट और छवि इनपुट लेकर टेक्स्ट आउटपुट देता है। यह तेज़ संरचित निर्णय लेने, वर्गीकरण, रूटिंग, स्कोरिंग, सहायता टिकट ट्रायाज, सामग्री मॉडरेशन, प्रतिक्रिया मूल्यांकन, छवि निरीक्षण और एजेंट चरणों को नियंत्रित करने जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। टेक्स्ट निर्णय 200 से 300 मिलीसेकंड में पूरे होते हैं, जो रीयल-टाइम अनुप्रयोगों के लिए पर्याप्त तेज़ है।
यह मॉडल एक बड़े ओपन-वेट मॉडल पर आधारित है जिसमें Liquid-विशिष्ट अनुकूलन किए गए हैं। यह संरचित निर्णय की आवश्यकता होने पर बड़े भाषा मॉडल के महंगे कॉल को प्रतिस्थापित करता है। 6 वास्तविक अनुप्रयोगों में से 4 में यह GPT-6.1 Sol और Claude Opus 5.5 के बराबर या बेहतर प्रदर्शन करता है, और सभी कार्यों में इनसे काफी तेज़ प्रतिक्रिया देता है।
अपडेट किया गया:
मॉडल ID
d1.1- कॉन्टेक्स्ट
- 65.536K
- अधिकतम आउटपुट
- 58.982K
- इनपुट
- text / image
- आउटपुट
- decisions
मुख्य बातें
- टेक्स्ट नहीं बनाता, संभावनाएँ लौटाता है
- एक फ़ॉरवर्ड पास में सभी विकल्प संभावनाएँ
- टेक्स्ट निर्णय 200-300 मिलीसेकंड में
- टेक्स्ट और छवि इनपुट समर्थन
- प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के प्रति उच्च प्रतिरोध
प्रदाता
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| $0.02 | $0 | $0.02 |
बेंचमार्क
- 48.57
Decision Index 0.2.1
d1-3B; 10B से कम के निर्णय मॉडलों में सर्वोच्च
- 47.11
Decider 35B-A3B
संदर्भ स्कोर जिसे d1-3B ने पार किया
- 74.1
छवि बेंचमार्क औसत
d1-3B, 11 सार्वजनिक छवि बेंचमार्क पर
- 73.9
LFM2.5-VL-3B छवि औसत
आधार मॉडल; d1-3B से थोड़ा नीचे
- 82.9
टेक्स्ट बेंचमार्क औसत
d1-3B, 7 सार्वजनिक टेक्स्ट बेंचमार्क पर
- 81.1
Decider 4B टेक्स्ट औसत
संदर्भ स्कोर जिसे d1-3B ने पार किया
स्कोर मॉडल प्रदाता के प्रकाशित आँकड़ों के अनुसार।
निर्णय त्वरित शुरुआत
स्थिति और सीमित टाइप्ड प्रश्न /api/v1/decisions पर भेजें और हर प्रश्न का एक उत्तर पाएँ: noul 0 से 1 के बीच एक प्रायिकता लौटाता है, choice चुना गया विकल्प उसके वितरण के साथ लौटाता है, और score क्रमबद्ध मानदंडों के लिए एक संख्यात्मक स्कोर लौटाता है। यह endpoint Chat Completions, Messages और Responses सतहों से अलग है।
curl https://openapi.felo.ai/api/v1/decisions \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "d1.1",
"state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
"questions": {
"is_urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this message convey urgency?",
"criteria": {"true": "Time-sensitive", "false": "No urgency"}
},
"department": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this?",
"criteria": {
"billing": "Payments, invoicing, refunds",
"technical": "Bugs, outages, integrations",
"sales": "Pricing, upgrades, new accounts"
}
},
"frustration": {
"type": "score",
"instructions": "How frustrated is the customer?",
"criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"]
}
}
}'अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मॉडल परिचय: LiquidAI: d1.1?
LiquidAI d1.1 एक निर्णय मॉडल है जो टेक्स्ट उत्पन्न करने के बजाय संभावनाएँ लौटाता है। यह हाँ/नहीं प्रश्नों का उत्तर 0 और 1 के बीच संभावना के रूप में देता है, विकल्प प्रश्नों में प्रत्येक लेबल के लिए संभावना लौटाता है, और स्कोर प्रश्नों में क्रमबद्ध स्तरों को भारित करके अपेक्षित स्थिति बताता है। एक ही अनुरोध में एक ही स्थिति के बारे में कई प्रश्न स्वीकार किए जा सकते हैं, और सभी विकल्प संभावनाएँ एक ही फ़ॉरवर्ड पास में बिना किसी आउटपुट टोकन के परिकलित होती हैं। यह टेक्स्ट और छवि इनपुट लेकर टेक्स्ट आउटपुट देता है। यह तेज़ संरचित निर्णय लेने, वर्गीकरण, रूटिंग, स्कोरिंग, सहायता टिकट ट्रायाज, सामग्री मॉडरेशन, प्रतिक्रिया मूल्यांकन, छवि निरीक्षण और एजेंट चरणों को नियंत्रित करने जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। टेक्स्ट निर्णय 200 से 300 मिलीसेकंड में पूरे होते हैं, जो रीयल-टाइम अनुप्रयोगों के लिए पर्याप्त तेज़ है। यह मॉडल एक बड़े ओपन-वेट मॉडल पर आधारित है जिसमें Liquid-विशिष्ट अनुकूलन किए गए हैं। यह संरचित निर्णय की आवश्यकता होने पर बड़े भाषा मॉडल के महंगे कॉल को प्रतिस्थापित करता है। 6 वास्तविक अनुप्रयोगों में से 4 में यह GPT-6.1 Sol और Claude Opus 5.5 के बराबर या बेहतर प्रदर्शन करता है, और सभी कार्यों में इनसे काफी तेज़ प्रतिक्रिया देता है।
उपयोग का शुल्क कैसे लगता है?
आपका बिल इस बात पर निर्भर करता है कि आप कौन-सा प्रदाता उपयोग करते हैं, उसकी कीमतें और आपका उपयोग। लंबे इनपुट या अन्य शर्तों पर अलग कीमतें लागू हो सकती हैं।
d1.1 किस प्रकार के इनपुट का समर्थन करता है?
यह टेक्स्ट और छवि इनपुट स्वीकार करता है तथा टेक्स्ट आउटपुट देता है।
d1.1 किस प्रकार के प्रश्नों का उत्तर दे सकता है?
यह हाँ/नहीं प्रश्नों का उत्तर 0 और 1 के बीच संभावना के रूप में, विकल्प प्रश्नों में प्रत्येक लेबल के लिए संभावना के रूप में, और स्कोर प्रश्नों में क्रमबद्ध स्तरों को भारित करके अपेक्षित स्थिति के रूप में देता है।
क्या d1.1 एक ही अनुरोध में कई प्रश्न संभाल सकता है?
हाँ, यह एक ही अनुरोध में एक ही स्थिति के बारे में कई प्रश्न स्वीकार कर सकता है और सभी विकल्प संभावनाएँ एक ही फ़ॉरवर्ड पास में बिना किसी आउटपुट टोकन के परिकलित करता है।
d1.1 किन कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त है?
यह तेज़ संरचित निर्णय लेने, वर्गीकरण, रूटिंग, स्कोरिंग, सहायता टिकट ट्रायाज, सामग्री मॉडरेशन, प्रतिक्रिया मूल्यांकन, छवि निरीक्षण और एजेंट चरणों को नियंत्रित करने के लिए उपयुक्त है।
d1.1 और d1-3B में क्या अंतर है?
d1.1 को Liquid Docs में सबसे सक्षम निर्णय मॉडल के रूप में सूचीबद्ध किया गया है, जबकि d1-3B 3B-पैरामीटर वाला मॉडल है जो LFM2.5-VL-3B पर आधारित है।